我想在项目中使用NVIDIA的CUDA工具包，但我有Intel（R）Iris Xe Graphics（Windows 11 Pro）。在安装Nvidia Graphics GeForce Game Ready时，我收到以下错误-“此Nvidia图形驱动程序与此版本的Windows不兼容。此图形驱动程序找不到兼容的图形硬件”
jdgnovmf1#
简而言之，没有。英特尔目前还没有在任何一款GPU中支持CUDA驱动程序，不过你可以找到一些可能的解决方案，比如this。如果您的主要动机是基于机器学习的任务，您仍然可以考虑使用Google Colab或其类似产品。[此外，大多数第12代英特尔处理器都有一个额外的高斯和神经加速器（GNA），可帮助加速ML工作负载，但速度不如GPU]
cvxl0en22#
如前所述，CUDA通常是专有的，是为NVIDIA的硬件设计的。您可以在gpu-lang-compat存储库中找到编程模型与GPU供应商之间兼容性的详细概述：SYCLomatic将CUDA代码转换为SYCL代码，允许其在Intel GPU上运行;此外，英特尔的DPC++ Compatibility Tool可以将CUDA转换为SYCLDPC （Data Parallel C）是Intel自己的CUDA竞争对手，它基于SYCL，SYCL是Khronos Group的一个更新、更高级别的标准，也是OpenCL的标准。编辑：由于问题带有TensorFlow标签，正确的解决方案可能是使用Intel® Extension for TensorFlow*（不确定"*"是什么），它允许TensorFlow使用英特尔GPU。遗憾的是，硬件要求没有指定英特尔® Iris Xe显卡：经验证的硬件平台：
所以这可能对行动组没什么帮助。如果你有一些自定义的CUDA代码，前面提到的工具可能仍然有价值。当然你将不需要任何NVIDIA驱动程序。
2条答案
按热度按时间jdgnovmf1#
简而言之，没有。
英特尔目前还没有在任何一款GPU中支持CUDA驱动程序，不过你可以找到一些可能的解决方案，比如this。
如果您的主要动机是基于机器学习的任务，您仍然可以考虑使用Google Colab或其类似产品。
[此外，大多数第12代英特尔处理器都有一个额外的高斯和神经加速器（GNA），可帮助加速ML工作负载，但速度不如GPU]
cvxl0en22#
如前所述，CUDA通常是专有的，是为NVIDIA的硬件设计的。
您可以在gpu-lang-compat存储库中找到编程模型与GPU供应商之间兼容性的详细概述：
SYCLomatic将CUDA代码转换为SYCL代码，允许其在Intel GPU上运行;此外，英特尔的DPC++ Compatibility Tool可以将CUDA转换为SYCL
DPC （Data Parallel C）是Intel自己的CUDA竞争对手，它基于SYCL，SYCL是Khronos Group的一个更新、更高级别的标准，也是OpenCL的标准。
编辑：由于问题带有TensorFlow标签，正确的解决方案可能是使用Intel® Extension for TensorFlow*（不确定"*"是什么），它允许TensorFlow使用英特尔GPU。遗憾的是，硬件要求没有指定英特尔® Iris Xe显卡：
经验证的硬件平台：
所以这可能对行动组没什么帮助。
如果你有一些自定义的CUDA代码，前面提到的工具可能仍然有价值。当然你将不需要任何NVIDIA驱动程序。